package Design;//design.Trie（发音类似 "try"）或者说 前缀树 是一种树形数据结构，用于高效地存储和检索字符串数据集中的键。这一数据结构有相当多的应用情景，例如自动补完和拼
//写检查。
//
// 请你实现 design.Trie 类：
//
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// design.Trie() 初始化前缀树对象。
// void insert(String word) 向前缀树中插入字符串 word 。
// boolean search(String word) 如果字符串 word 在前缀树中，返回 true（即，在检索之前已经插入）；否则，返回
//false 。
// boolean startsWith(String prefix) 如果之前已经插入的字符串 word 的前缀之一为 prefix ，返回 true ；否
//则，返回 false 。
//
//
//
//
// 示例：
//
//
//输入
//["design.Trie", "insert", "search", "search", "startsWith", "insert", "search"]
//[[], ["apple"], ["apple"], ["app"], ["app"], ["app"], ["app"]]
//输出
//[null, null, true, false, true, null, true]
//
//解释
//design.Trie trie = new design.Trie();
//trie.insert("apple");
//trie.search("apple");   // 返回 True
//trie.search("app");     // 返回 False
//trie.startsWith("app"); // 返回 True
//trie.insert("app");
//trie.search("app");     // 返回 True
//
//
//
//
// 提示：
//
//
// 1 <= word.length, prefix.length <= 2000
// word 和 prefix 仅由小写英文字母组成
// insert、search 和 startsWith 调用次数 总计 不超过 3 * 10⁴ 次
//
// Related Topics 设计 字典树 哈希表 字符串 👍 914 👎 0


//leetcode submit region begin(Prohibit modification and deletion)
/**
 * 前缀树的实现
 *
 * 一共26个英文字母
 *
 * 每个英文字符都是一个Trie结点，Trie的子节点为children
 * 一共有26个子节点，用数组存储
 */
class Trie {

    private String word; //当前值
    private Trie[] children;  //孩子
    private boolean isEnd;  //到此是否是一个词

    public Trie() {
        children = new Trie[26];
        isEnd = false;
    }

    public Trie[] getChildren(){
        return this.children;
    }
    public boolean getIsEnd(){
        return this.isEnd;
    }
    public String getWord(){
        return this.word;
    }

    public void insert(String word) {
        Trie cur = this;
        char[] words = word.toCharArray(); //转换为数组
        for(char w : words){
            int index = w - 'a'; //获得下标
            if(cur.children[index]==null){
                cur.children[index] = new Trie();
            }
            //继续往下走
            cur = cur.children[index];
        }
        cur.isEnd = true;  //标记到此是一个词
        cur.word = word;

    }

    /**
     * 从字典树的根开始，查找前缀。
     *
     * 对于当前字符对应的子节点，有两种情况：
     子节点存在。沿着指针移动到子节点，继续搜索下一个字符。
     子节点不存在。说明字典树中不包含该前缀，返回空指针。
     重复以上步骤，直到返回空指针或搜索完前缀的最后一个字符。
     存在则返回   true ;
     不存在则返回 false;
     * */
    public boolean search(String word) {

        Trie node = searchPrefix(word);

        return node!=null && node.isEnd;

    }

    /**
     * 搜索前缀
     * @param prefix 前缀
     * @return 结点
     */
    private Trie searchPrefix(String prefix){
        Trie node = this;
        char[] charArr = prefix.toCharArray(); //转换为数组
        for(char item:charArr){
            int index = item-'a'; //获得下标
            if(node.children[index]!=null){
                //继续往下走
                node = node.children[index];
            }else{
                //无法向下寻找说明找不到
                return null;
            }
        }
        return node;
    }

    public boolean startsWith(String prefix) {
        Trie node = searchPrefix(prefix);

        return node==null ? false : true;
    }
}

/**
 * Your design.Trie object will be instantiated and called as such:
 * design.Trie obj = new design.Trie();
 * obj.insert(word);
 * boolean param_2 = obj.search(word);
 * boolean param_3 = obj.startsWith(prefix);
 */

